В новом исследовании, опубликованном в журнале Nature Cancer, ученые из Байлорского колледжа медицины представили новый метод, использующий машинное обучение для анализа роли генов и белков, связанных с раком. Метод под названием FunMap может существенно улучшить понимание механизмов заболевания и содействовать разработке новых терапевтических стратегий.
Масштабные исследования белков и генов значительно расширили представление о мутациях, ассоциированных с раком, но до сих пор оставался вопрос: играют ли эти мутации активную роль в развитии заболевания или являются случайными наблюдениями. Для ответа на этот вопрос ученые разработали систему FunMap, которая позволяет оценить функциональные взаимосвязи между тысячами генов и белков, связанными с раковыми клетками.
Основным достижением метода является создание сети из более чем 10 000 генов, которая анализирует взаимосвязи между белками и генами при помощи машинного обучения. В процессе исследования было выявлено более 196 000 взаимосвязей, что позволило обнаружить скрытые связи между малораспространенными мутациями и раковыми заболеваниями.
С помощью FunMap ученые смогли выявить несколько новых генов, которые играют важную роль в раке, в том числе белок MAB21L4, который был недооценен ранее. Сеть показала, что этот ген связан с развитием рака, а также с дифференцировкой клеток эпителия. Также были выявлены ранее не распознанные драйверы рака с низкой частотой мутаций, что открывает новые возможности для терапии.
